Encord
Инфраструктура для подготовки, разметки и оценки мультимодальных данных физического ИИ
Кадр с лидара беспилотника, синхронное видео с трёх камер и аудиопоток: собирать современные мультимодальные модели на разношёрстных сырых файлах — постоянная головная боль инженеров. Платформа Encord забирает эту рутину на себя. Система выстраивает сквозной конвейер подготовки обучающих выборок для робототехники, автономного транспорта, медицинских систем и генеративных сетей. Архитектура работает по принципу нулевой миграции: исходные файлы никуда не копируются и остаются в вашем облаке, а взаимодействие строится через API и SDK.
Что умеет
- Мультимодальная разметка. Объединяет в одном рабочем процессе видео, трёхмерные данные LiDAR, звук, текст, радары и медицинские снимки DICOM и NIfTI.
- Курирование и поиск. Поиск по эмбеддингам и отбор с участием моделей помогают находить редкие граничные случаи и устранять перекосы в распределении данных.
- Выравнивание и оценка моделей. Проведение RLHF, рубрикаторная оценка и попарные сравнения для алгоритмов в продакшене с отправкой проблемных кейсов обратно на дообучение.
- Сбор и разметка как сервис. Подключение профильных экспертов для разметки сложных задач и операторов для сбора данных в полевых условиях.
Цены и доступ
Сервис доступен по запросу через бронирование демо на официальном сайте.
Инструмент пригодится ML-командам, техническим директорам и продакшенам, которые обучают автопилоты, системы компьютерного зрения или пространственные генеративные модели. Когда сенсорный хаос удаётся упорядочить в едином интерфейсе, обучение перестаёт пробуксовывать.
